Fagside for det helsevitenskaplige fakultet

Alle typer artikler må vurderes før du bruker dem i eget arbeid. Kunnskapsbasert praksis hjelper deg med å finne ut om en artikkel holder mål og kvalitet.

Hva skiller en forskningsartikkel fra en fagartikkel? Oversikten nedenfor vil hjelpe deg med å finne forskjellene på en raskere og kanskje enklere måte. 

Dette kjennetegner en fagartikkel

• Oppsummerer kjent kunnskap
• Løs struktur med enkelt språk
• Ingen fagfellevurdering
• Praksisfeltet som målgruppe
• Ikke godt nok dokumentert for etterprøvbarhet 

Dette kjennetegner en forskningsartikkel 

• Formidler ny kunnskap til et internasjonalt publikum
• IMRoD/IMRaD-struktur med avansert fagspråk 
• Fagfellevurdert 
• Forskere som målgruppe
• Etterprøvbar 

Videre lesning:

Forskjeller mellom fag- og forskningsartikler.

Hva er en vitenskapelig artikkel?

Kjennetegn ved ulike typer forskningsartikler

Det finnes også mange ulike typer forskningsartikler:

• Primærstudie

Beskriver et enkelt forskningsprosjekt hvor data er samlet inn av forskeren selv, for eksempel gjennom intervjuer, observasjon eller spørreskjemaer.

• Oppsummering/review 

Oppsummerer ofte et par artikler om et spesifikt tema, mer kvalitativt preg med narrativ analyse.

• Systematisk kunnskapsoppsummering 

Er en oppsummering av alle relevante primærstudier for å svare på en problemstilling. Har strenge krav til systematikk for å hindre skjevhet (bias)

• Scoping review/sonderende oversikt 

Kartlegger og oppsummerer kunnskap om et fagområde, ofte innen nyere emner og materialet trenger ikke å begrense seg til forskningsartikler.

• Metaanalyse

Legger sammen resultater fra flere primærstudier ved hjelp av statistiske metoder

Du kan også finne sjekklister for å vurdere ulike studiedesign. 

Det første du trenger for et litteratursøk er en problemstilling du skal jobbe med. Målet er at du skal svare på problemstillingen din gjennom litteraturen du finner i databaser.

Du får hjelp av lærere og veiledere på ditt studium til å lage en god problemstilling. For å få innblikk og mer informasjon kan du lese om spørsmålsformulering og forskningsmetode.

• Kjernespørsmål 
• Forskningsmetode 

Lag et søkeskjema  

For å gjøre det enklere for deg å strukturere søkene dine i databasene, er det lurt å lage et søkeskjema. Søkeskjemaet skal være et hjelpemiddel for deg til å finne søkeord. Søkeskjemaer skal også hjelpe deg med å skille hovedbegrepene i din problemstilling.

Et eksempel på et søkeskjema er PICO, som egner seg godt for problemstillinger om tiltak og effekt i behandling, men det finnes andre søkeskjemaer som passer bedre for kvalitative problemstillinger, for eksempel PICo, PIO og PO. 

Det er viktig å huske på at det ikke alltid vil være like lett å finne et søkeskjema som passer til din problemstilling. Hovedpoenget er uansett at du skal tydeliggjøre for deg selv hva som er hovedbegrepene i din problemstilling, og dele den opp slik at du kan skille ut begreper som du videre skal bruke som søkeord.

Noen utvalgte søkeskjema forklart

PICO = Populasjon/Problem, Intervensjon/Interesse, (Comparison)/Sammenligning, (Outcome)/Utfall.

PEO = Populasjon, Eksponering, Outcome/Utfall.

PICo = Populasjon, Interesse, Context/Kontekst.

SPIDER = Sample/Prøve, Phenomenon/Fenomen, Interesse, Design, Evaluasjon, Studiedtype.

SPICE = Setting, Perspektiv, Intervensjon, Comparison/Sammenligning, Evaluasjon.

Variasjoner av PICO: 

• PICO+ (som legger til (+) kontekst, pasientverdier og preferanser) 
• PICOT (som legger til Time) 
• PICOS (som legger til Study type) 
• PICOC (som legger til Context) 

Eksempel på PICO-skjema

Hvilken effekt har antidepressiva sammenlignet med kognitiv terapi hos voksne med depresjon?

P: voksne med depresjon

I: antidepressiva

C: kognitiv terapi

O: depresjon

Søkeskjemaet SPIDER

Dette søkeskjemaet er nyttig for kvalitative problemstillinger, som handler om holdninger, opplevelser eller erfaringer.

En viktig forskjell mellom SPIDER og andre søkeskjemaer er at man søker på Design OR Evaluation, ikke med AND mellom, som er vanlig hos andre søkeskjemaer. Dette vil forhindre svært begrensede eller 0 treff i resultatene.

Se eksempelet:

(S) AND (PI) AND (D OR E) AND (R) 

Problemstilling: 

«Hvilke erfaringer har sykepleiere i sykehus med å motta kollegastøtte» 

• (S) Sykepleiere i sykehus 
• (PI) Kollegastøtte
• (D) Intervju
• (E) Erfaringer 
• (R) Kvalitativ 

I eksempelet er man ute etter kvalitative primærstudier hvor det er gjort intervjuer. 

Det finnes enda flere typer søkeskjema, og det kan være lurt å velge et skjema som passer til metoden du har valgt.  

Videre lesing/flere forslag til søkeskjema 

Kunnskapsbasertpraksis.no - PICO 

Inklusjons- og eksklusjonskriterier

Før du går i gang med søket ditt, bør du tenke gjennom hvilke avgrensninger du ønsker å gjøre. Dersom du skal gjøre et systematisk litteratursøk er det nødvendig å sette opp inklusjons- og eksklusjonskriterier på forhånd. En vanlig avgrensning er for eksempel artikler fra de siste ti år eller artikler som er fagfellevurdert. Kriteriene du setter skal hjelpe deg med å velge ut artikler fra søket ditt.

Valg av databaser 

Du må sannsynligvis søke i flere databaser for å kunne svare på problemstillingen din. Spesielt hvis du jobber med en litteraturoppgave på masternivå, bør du søke i minimum tre databaser.

Vi anbefaler studenter innen helse å søke i våre tre vanligste databaser: Embase, Medline og Cinahl, siden disse inneholder de mest relevante referansene med bred dekning innen medisin og helsefag.

I tillegg bør du alltid gjøre en selvstendig vurdering av hvilke databaser som er aktuelle å søke i for å svare på din problemstilling.

Oversikt over alle databasene.

Finne søkeord – søk med emneord og tekstord 

Artiklene er lagret i databaser. Databasene inneholder både referanser, altså informasjon om artikler og den hele fullteksten til artikler. Artiklene er tagget (også kalt indeksert) med emneord fra en standardisert liste (også kalt kontrollert vokabular), som ligger i databasen. Et søk der du velger disse ordene kalles emneordsøk. Emneordsøk er nødvendige for å lage et presist og spesialisert søk i en database.

I en emneordliste er det valgt ett emneord for hvert begrep. Emneordslisten i databaser er bygget opp på et hierarkisk system. For eksempel bruker databasen PubMed Medical Subject Headings (kort: MeSH). Databasen Embase har en emneordsliste som heter Emtree, og databasen CINAHL har en egen liste som kalles CINAHL Headings. Bruk emneordsøk som hovedfokus i søket. Fordi emneordene varierer fra database til database må du alltid finne ut hvilke ord du må bruke for å overføre et søk til forskjellige databser.

Eksempel: I Medline er emneordet for drypp Ischemic Attack, Transient og referanser som handler om drypp skal være taget med dette. Ved å søke på emneordet Ischemic Attack, Transient får vi også treff på artikler hvor forfatter har valgt å bruke synonymer som TIA, cerebral ischemia, transient eller brain tia. 

VIKTIG! Ikke alle databaser har emneord. Forskjellige databaser kan ha forskjellige emneord. Det finnes ikke emneord for alt, og taggingen kan være ufullstendig. Særlig hvis et forskningsfelt er nytt eller lite undersøkt.

Løsningen når det ikke finnes emneord er søk med tekstord!

Med et tekstordsøk (også kalt fritekstsøk) søker du i all tekst. Hvis bare referansen ligger i databasen betyr dette at du søker i tittel og sammendraget til artiklene. Hvis hele artikkelen ligger i databasen, søker du også i hele dokumentet.

Skal du jobbe med et systematisk søk, bør du kombinere emneordsøk og tekstordsøk for å ikke gå glipp av relevante artikler.

For å finne relevante søkeord kan det være nyttig å: 

• Finne synonymer 
• Se hvilket ord som benyttes i faglitteraturen 
• Slå opp i fagspesifikke ordbøker
• Se etter emneord eller nøkkelord i artikler du allerede har
• Du kan også finne gode søkeord mens du holder på med innledende søk.

Videre lesing: 

Om emneord og tekstord på kunnskapsbasertpraksis.no 

Søk og skriv om søking 

Home | GET-IT Glossary MART (getitglossary.org) 

MeSH på norsk - begreper innen medisin og helsefag (uia.no) 

Store medisinske leksikon (snl.no) 

Gode søkeord kan du også finne mens du holder på med innledende søk. 

Innledende søk  

Hvorfor innledende søk? 

• Det er viktig å få et overblikk over mengden forskning som er gjort fra før og som omhandler din tematikk
• Hjelper deg å finne gode søkeord som du kan bruke videre i dine søk
• Hjelper deg med å få en større forståelse for det emne du har valgt
• Vil hjelpe deg med å finne ut om problemstillingen din trenger justeringer
• Dersom du skal jobbe med en metaanalyse eller en systematisk kunnskapsoppsummering vil et innledende søk hjelpe deg med å finne ut om noen har gjort dette før. Finner du metaanalyser eller systematiske kunnskapsoppsummeringer om temaet du er interessert i, må du vurdere om det er hensiktsmessig å gå videre med problemstillingen.

Hvor kan du gjøre innledende søk? 

• Oria.no 
• Bielefeld Academic Search Engine (BASE) 
• Google Scholar 
• I fagspesifikke databaser som CHINAL, Medline eller andre 

Den viktigste søketeknikken

I de fleste databaser kan du kombinere søkeord på tre forskjellige måter, med AND, OR eller NOT. Dette kalles å søke med boolske operatorer. Boolske operatorer (boolean operators på engelsk) er den viktigste søketeknikken du må lære deg. Vi skiller mellom operatorene OR, AND og NOT for å kombinere søkeordene.

OR kombinerer synonymer eller alternative søkeord fra én tematikk. Slik øker du antall artikler i søkeresultatene. Det betyr at du ønsker at minst ett av søkeordene skal være nevnt i artiklene i søkeresultatene. For eksempel, om du søker på sår OR skade OR kutt vil du finne artikler som inneholder minst ett av disse ordene.

AND betyr at du ønsker at begge søkeordene skal være en del av søkeresultatet. Hvis du for eksempel vil finne artikler som handler om infeksjon i sår, må du bruke AND mellom søkeordene infeksjon og sår, altså sår AND infeksjon. Du vil da få færre treff, men disse vil være mer relevante.

NOT ekskluderer søkeord. Ved å ekskludere et søkeord vil du ikke finne det i artiklene i søkeresultatet. Det vil si at artikler som tilfeldigvis inneholder søkeordet du ekskluderer, selv om de egentlig handler om noe relevant, vil du gå glipp av. Derfor bør du være varsom og bruke NOT-operatoren med omhu.